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应用场景:搜索,对话
比如细分意图,为下游处理做准备
fasttext和textcnn
Bert-cls
算法题:前缀树
样本:
比如query中,音乐可以用“我想听...”这样的规则去抽取正样本,然后随机抽取其它的作为负样本。得到粗样本,根据评测集再去做逐步迭代和修正。
文本多分类踩过的坑(多分类经验:数据不均衡问题,调参等)
基于深度学习的文本分类